Bibliographic record
Abstract
La façon la plus conventionnelle d'utiliser un radar météo consiste a faire tourner l'antenne sur elle-même tout en pointant a un nombre prédéfini d'élévations entre 0 et 30◦. Si cette m ́ethode maximise la couverture horizontale, un considérable volume conique au dessus du radar se trouve négligé. Ici, nous proposons une stratégie de balayage 'Totale' où des mesures sont prises dans la totalité du volume entourant le radar. Nous démontrons comment cette m ́ethode s'inscrit dans le cadre d'utilisation des données radar à des fins d'assimilation. Suite à une revue compète de l'évolution de ces techniques, nous faisons la démonstration de quelques unes des applications rendues possible par des mesures verticales et à hautes élévations. Des exemples de profils verticaux de réflectivité, de vitesse Doppler, de vents horizontaux et de divergence sont donnés et une tentative de mesure de la composante verticale du vent à partir d'une relation entre la réflectivité différentielle (ZDR) et la vitesse Doppler est faite. La calibration de ZDR est effectuée a partir de mesures verticales et nous démontrons comment les échos de sol peuvent êtres identifiés par des anomalies azimutales des mesures radar. Ces quelques produits démontrent le potentiel de cette nouvelle stratégie de balayage. Des idées pour de nouvelles applications et l'implémentation future de cette stratégie sont finalement présentées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".